基于自适应稀疏表示的振动信号压缩采样研究与应用

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随着人们安全意识的不断提高,结构健康监测已成为工程领域的一个热点研究问题。大型工程结构健康监测系统中需要布置大量的传感器来采集振动信号,基于奈奎斯特采样定理的信号采集方法给系统数据存储和传输带来了很大的压力。近几年提出的压缩感知理论为信号压缩采样提供了新途径,稀疏信号可以用低于奈奎斯特采样定理要求的采样速率进行采样,然后通过优化算法从少量的观测值中精确重构原始信号。本文在对压缩感知理论学习研究的基础上,结合振动信号特征设计了自适应稀疏表示的振动信号压缩采样系统。本文的主要研究工作如下:1.系统研究了
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随着遥感技术的发展,遥感图像变化检测技术已经成为遥感图像研究的一个热点,并被广泛地应用于森林、土地和水域等资源的变化监测,火灾、地震和洪水等自然灾害的灾后评估,农业资源的勘查以及军事部署、军事目标的动态监视等多个领域。本论文主要研究了多时相遥感图像变化检测算法及其在外来生物入侵区域的遥感影像和医学影像上的应用。(1)提出了一种基于分形维数和模糊C均值聚类(FCM)算法的多时相SAR图像变化检测算法
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